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龙图腾网获悉天津大学申请的专利滚动轴承复合故障诊断方法、装置、设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119272054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411500244.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权滚动轴承复合故障诊断方法、装置、设备和存储介质是由董靖川;姜红宇;李佳明;赵锡博;叶晓佳;王太勇设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本滚动轴承复合故障诊断方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于生成式对抗网络的滚动轴承复合故障诊断方法、装置、设备和存储介质；所述方法包括：采集滚动轴承的单故障振动信号和复合故障振动信号，分别作为训练集和测试集；对训练集和测试集各样本分别提取时域特征和频域特征生成真实故障样本；建立基于生成式对抗网络的滚动轴承复合故障诊断模型；通过真实单故障样本、随机噪声和单故障标签对复合故障诊断模型训练，达到纳什平衡；将判别器模块参数固定，通过随机生成的虚拟复合故障标签和噪声训练生成器；通过训练好的生成器生成虚假故障样本，通过虚假复合故障样本和真实复合故障样本输出滚动轴承复合故障类型；本发明在零样本跨工情况下，能精确识别滚动轴承单点和多点的复合故障问题。

本发明授权滚动轴承复合故障诊断方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式对抗网络的滚动轴承复合故障诊断方法，其特征在于，包括步骤： S11、采集滚动轴承的单故障振动信号和复合故障振动信号；并以所述单故障振动信号为训练集，以所述复合故障振动信号为测试集，所述训练集和所述测试集的各样本包括对应的故障类型标签；所述故障类型标签包括单故障标签和复合故障标签； S12、对所述训练集的各样本提取时域特征和频域特征生成真实单故障样本；对所述测试集的各样本提取时域特征和频域特征生成真实复合故障样本； S13、建立基于生成式对抗网络的滚动轴承复合故障诊断模型；所述基于生成式对抗网络的滚动轴承复合故障诊断模型包括生成器模块和判别器模块； S14、通过所述真实单故障样本、随机噪声和所述单故障标签对所述滚动轴承复合故障诊断模型进行训练，达到纳什平衡； S15、将所述判别器模块的参数固定，通过随机生成的虚拟复合故障标签和所述随机噪声训练生成器； S16、通过训练好的生成器生成虚假复合故障样本；将所述虚假复合故障样本和所述真实复合故障样本比较，输出滚动轴承复合故障类型。

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